Java源码之Arrays内部排序实现（timsort的实现）
在Arrays工作类里有sort()方法可以用来排序，jdk对所有基本类型设置设置了不同入参sort方法进行支持。
从源码上看，基本类型的排序都是使用了了DualPivotQuicksort的排序方法(我看的是jdk8，)。DualPivotQuicksort是快排的一种优化，具体在这里不展开了。
当参数类型为对象数组时，在原来的版本使用的归并排序（以后将会删除 ），现在使用的timSort。
public static void sort(Object[] a) {
if (LegacyMergeSort.userRequested)
legacyMergeSort(a);
else
ComparableTimSort.sort(a);
}
//以后会抛弃，也不展开了，大家可以自己去看下归并排序
/** To be removed in a future release. */
private static void legacyMergeSort(Object[] a) {
Object[] aux = a.clone();
mergeSort(aux, a, 0, a.length, 0);
}所以排序主要用了 ComparableTimSort.sort(Object[] a)。分为下面几个主要步骤：
数组个数小于32的情况
- 判断数组的大小，小于32使用二分插入排序
static void sort(Object[] a, int lo, int hi) {
//检查lo，hi的的准确性
rangeCheck(a.length, lo, hi);
int nRemaining = hi - lo;
//当长度为0或1时永远都是已经排序状态
if (nRemaining < 2)
return;
// 数组小的时候
if (nRemaining < MIN_MERGE) {
//找出连续升序的最大个数
int initRunLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi);
//二分插入排序
binarySort(a, lo, hi, lo + initRunLen);
return;
}
//数组大于32的时
......- 找出最大的递增或者递减的个数，如果递减，则此段数组严格反一下方向
private static int countRunAndMakeAscending(Object[] a, int lo, int hi) {
int runHi = lo + 1;
if (runHi == hi)
return 1;
// Find end of run, and reverse range if descending
if (((Comparable) a[runHi++]).compareTo(a[lo]) < 0) { // 递减
while (runHi < hi && ((Comparable) a[runHi]).compareTo(a[runHi - 1]) < 0)
runHi++;
//调整顺序
reverseRange(a, lo, runHi);
} else { // 递增
while (runHi < hi && ((Comparable) a[runHi]).compareTo(a[runHi - 1]) >= 0)
runHi++;
}
return runHi - lo;
}- 使用在使用
二分查找位置，进行插入排序。start之前为全部递增数组，从start+1开始进行插入，插入位置使用二分法查找。最后根据移动的个数使用不同的移动方法。
private static void binarySort(Object[] a, int lo, int hi, int start) {
if (start == lo)
start++;
for ( ; start < hi; start++) {
Comparable数组个数大于32的情况
数组大于32时， 先算出一个合适的大小，在将输入按其升序和降序特点进行了分区。排序的输入的单位不是一个个单独的数字，而是一个个的块-分区。其中每一个分区叫一个run。针对这些 run 序列，每次拿一个run出来按规则进行合并。每次合并会将两个run合并成一个 run。合并的结果保存到栈中。合并直到消耗掉所有的run，这时将栈上剩余的 run合并到只剩一个 run 为止。这时这个仅剩的 run 便是排好序的结果。
static void sort(Object[] a, int lo, int hi) {
//小于32
......
//大于32的情况
ComparableTimSort ts = new ComparableTimSort(a);
//计算出run的长度
int minRun = minRunLength(nRemaining);
do {
//找出连续升序的最大个数
int runLen = countRunAndMakeAscending(a, lo, hi);
// 如果run长度小于规定的minRun长度，先进行二分插入排序
if (runLen < minRun) {
int force = nRemaining <= minRun ? nRemaining : minRun;
binarySort(a, lo, lo + force, lo + runLen);
runLen = force;
}
// Push run onto pending-run stack, and maybe merge
ts.pushRun(lo, runLen);
//进行归并
ts.mergeCollapse();
lo += runLen;
nRemaining -= runLen;
} while (nRemaining != 0);
// 归并所有的run
ts.mergeForceCollapse();
}1.计算出run的最小的长度minRun
a) 如果数组大小为2的N次幂，则返回16（MIN_MERGE / 2）
b) 其他情况下，逐位向右位移（即除以2），直到找到介于16和32间的一个数
private static int minRunLength(int n) {
int r = 0; // Becomes 1 if any 1 bits are shifted off
while (n >= MIN_MERGE) {
r |= (n & 1);
n >>= 1;
}
return n + r;
}2.求最小递增的长度，如果长度小于minRun，使用插入排序补充到minRun的个数，操作和小于32的个数是一样。
3.用stack记录每个run的长度，当下面的条件其中一个成立时归并，直到数量不变
runLen[i - 3] > runLen[i - 2] + runLen[i - 1]
runLen[i - 2] > runLen[i - 1]
private void mergeCollapse() {
while (stackSize > 1) {
int n = stackSize - 2;
if (n > 0 && runLen[n-1] <= runLen[n] + runLen[n+1]) {
if (runLen[n - 1] < runLen[n + 1])
n--;
//具体的归并操作
mergeAt(n);
} else if (runLen[n] <= runLen[n + 1]) {
mergeAt(n);
} else {
break; // Invariant is established
}
}
}关于归并方法和对一般的归并排序做出了简单的优化。假设两个 run 是 run1,run2 ，先用 gallopRight在 run1 里使用 binarySearch 查找run2 首元素 的位置k, 那么 run1 中 k 前面的元素就是合并后最小的那些元素。然后，在run2 中查找run1 尾元素 的位置 len2 ，那么run2 中 len2 后面的那些元素就是合并后最大的那些元素。最后，根据len1 与len2 大小，调用mergeLo 或者 mergeHi 将剩余元素合并。
private void mergeAt(int i) {
int base1 = runBase[i];
int len1 = runLen[i];
int base2 = runBase[i + 1];
int len2 = runLen[i + 1];
runLen[i] = len1 + len2;
if (i == stackSize - 3) {
runBase[i + 1] = runBase[i + 2];
runLen[i + 1] = runLen[i + 2];
}
stackSize--;
int k = gallopRight((Comparable4.最后归并还有没有归并的run，知道run的数量为1
例子
为了演示方便，我将TimSort中的minRun直接设置为2，否则我不能用很小的数组演示。。。同时把MIN_MERGE也改成2（默认为32），这样避免直接进入二分插入排序。
初始数组为[7,5,1,2,6,8,10,12,4,3,9,11,13,15,16,14]
寻找第一个连续的降序或升序序列：[1,5,7] [2,6,8,10,12,4,3,9,11,13,15,16,14]
stackSize=1，所以不合并，继续找第二个run
找到一个递减序列，调整次序：[1,5,7] [2,6,8,10,12] [4,3,9,11,13,15,16,14]
因为runLen[0]<=runLen[1]所以归并
1) gallopRight：寻找run1的第一个元素应当插入run0中哪个位置（”2”应当插入”1”之后），然后就可以忽略之前run0的元素（都比run1的第一个元素小）
2) gallopLeft：寻找run0的最后一个元素应当插入run1中哪个位置（”7”应当插入”8”之前），然后就可以忽略之后run1的元素（都比run0的最后一个元素大）
这样需要排序的元素就仅剩下[5，7] [2,6]，然后进行mergeLow 完成之后的结果： [1,2,5,6,7,8,10,12] [4,3,9,11,13,15,16,14]寻找连续的降序或升序序列[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4] [9,11,13,15,16,14]
不进行归并排序，因为runLen[0]>runLen[1]
寻找连续的降序或升序序列：[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4] [9,11,13,15,16] [14]
因为runLen[1]<=runLen[2]，所以需要归并
使用gallopRight，发现为正常顺序。得[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,15,16] [14]
最后只剩下[14]这个元素：[1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,15,16] [14]
因为runLen[0]<=runLen[1]+runLen[2]所以合并。因为runLen[0]>runLen[2]，所以将run1和run2先合并。（否则将run0和run1先合并）
完成之后的结果： [1,2,5,6,7,8,10,12] [3,4,9,11,13,14,15,16]完成之后的结果：[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]
参考：http://blog.csdn.net/bruce_6/article/details/38299199